Previsões de IA generativa para 2024: Descubra disrupções em todos os setores e normas desafiadoras
Na era da IA generativa, descubra os mistérios de um cenário tecnológico em evolução. A Gen AI irá atrapalhar tudo? Explore previsões inovadoras que investigam o potencial transformador da IA generativa, remodelando indústrias e desafiando o status quo.
IA no emprego: Considerações regulamentares:
A Inteligência Artificial tem o potencial de substituir empregos e perturbar os setores de emprego a nível mundial. Salienta o duplo impacto da deslocação do emprego e da criação de novas oportunidades em domínios relacionados com a IA. Observa-se a falta de legislação abrangente, com uma potencial dependência de iniciativas globais como a Parceria Global sobre Inteligência Artificial (GPAI) e a legislação da UE sobre IA. A expectativa é expressa em relação à necessidade de leis nacionais de IA e de discussões intensificadas sobre regulamentações globais de IA em 2024.
Domínio dos gigantes da tecnologia no cenário GenAI:
Em 2024, é evidente o domínio dos gigantes tecnológicos dos EUA no cenário da IA generativa (GenAI), especialmente em hardware e modelos de linguagem de grande dimensão. Um cenário competitivo contínuo é exemplificado pela Gemini AI do Google desafiando a OpenAI. A Índia é vista como tendo menos concorrentes, a menos que esteja ativamente envolvida em aquisições. Apesar dos desafios, existe otimismo para as startups indianas em aplicações GenAI de nicho, como áudio ou vídeo generativo.
Aumento na adoção de vídeos generativos:
O ano de 2024 testemunhará um aumento na adoção de vídeos generativos nas startups, especialmente em marketing e publicidade. Embora textos e imagens generativos atendam às necessidades operacionais, o vídeo generativo exige muito capital devido aos altos custos de hardware. Inovações como os data centers específicos da Gen AI da Nvidia visam reduzir despesas. As startups da Martech estão de olho em aquisições de contrapartes de IA em estágio inicial para recursos específicos de marketing. Swaroop da Accel destaca o impacto potencial na educação e nas startups de tecnologia educacional, prevendo maior produção de conteúdo e envolvimento no espaço de entretenimento digital por meio de áudio e vídeo gerados por IA.
Impacto generativo da IA em software e SaaS:
A IA generativa está transformando o desenvolvimento de software, com startups sem código como a Akkio simplificando processos. Apesar de facilitar a criação de software legítimo, surgem preocupações sobre o potencial uso indevido para fins maliciosos, levando a desafios de segurança cibernética. Os modelos de código aberto enfrentam vulnerabilidades, desde tons alterados do chatbot até graves violações de dados. Os investidores prevêem que o software gerado por IA irá perturbar o cenário SaaS em 2024, criando concorrência para os players estabelecidos.
Modelos de IA multimodais:
São modelos generativos de IA que podem integrar e processar diferentes tipos de dados, como imagens, linguagem e áudio, de maneira coerente e consciente do contexto. Os modelos multimodais de IA podem permitir interações mais naturais e intuitivas com computadores, bem como criar novas formas de conteúdo e experiências. Por exemplo, o ChatGPT Vision da OpenAI e os modelos integrativos da Meta são exemplos de modelos de IA multimodais que podem gerar imagens e textos realistas a partir de entradas de linguagem natural.
Funcionários digitais e trabalhadores especializados com tecnologia de IA:
As aplicações de IA generativa destacam-se em tarefas que exigem inteligência semelhante à humana, incluindo comunicação, resolução de problemas e tomada de decisões. Funcionários digitais e sistemas especializados orientados por IA aumentam a produtividade no local de trabalho, apresentando oportunidades e desafios para o futuro. Uma ilustração é o GPT-4, um modelo de linguagem robusto capaz de realizar tarefas além do processamento de informações.
Vertical Gen AI nas soluções de startups da Índia:
Os investidores prevêem que a IA generativa vertical abordará desafios específicos da Índia, antecipando uma mudança da abordagem horizontal global. Os modelos de código aberto da Mistral superam o GPT3.5 em algumas métricas, mas a precisão continua sendo um desafio para tarefas específicas. As startups indianas podem construir modelos de nicho econômicos sobre os globais, aproveitando dados locais. Os desafios incluem a falta de dados dos clientes em comparação com grandes empresas globais. O foco na camada de infraestrutura e nas ferramentas é enfatizado, com otimismo para que as startups indianas contribuam com soluções inovadoras globalmente.
IA generativa nas indústrias criativas:
Trata-se do uso de ferramentas e técnicas generativas de IA para aprimorar ou transformar o processo criativo e a produção em arte, música, design e outros domínios. A Gen AI pode fornecer a artistas e designers novas fontes de inspiração, colaboração e expressão, bem como criar formas novas e originais de arte e música. Por exemplo, modelos generativos de IA, como StyleGAN e Jukebox, podem gerar imagens e músicas realistas a partir de vários inputs e estilos.
Enfrentando os desafios da escassez de chips no desenvolvimento de IA:
Este é o impacto da escassez global de chips no desenvolvimento e implantação de modelos e aplicações generativas de IA. A escassez de componentes de hardware essenciais, como GPUs, pode representar obstáculos e custos significativos para desenvolvedores e empresas de IA, bem como afetar o desempenho e a qualidade dos resultados generativos de IA. Para superar este desafio, os desenvolvedores e as empresas de IA generativa podem precisar adotar soluções alternativas, como computação em nuvem, computação de ponta e computação quântica.
Implicações éticas e sociais da IA generativa:
Esta é a consideração dos potenciais benefícios e riscos da IA generativa para os indivíduos, a sociedade e o meio ambiente. A IA generativa pode oferecer muitas oportunidades de inovação, educação, entretenimento e bem social, mas também pode representar ameaças à privacidade, segurança, autenticidade e dignidade humana. Para garantir a utilização responsável e ética da IA generativa, é necessária uma maior sensibilização, regulamentação e governação das tecnologias e aplicações de IA generativa.
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source – www.analyticsinsight.net
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